摘要:基于石墨烯的体育场形量子点(QD)的实验实现很少,并且与扫描的探针显微镜不相容。然而,这些QD中电子状态的直接可视化对于确定这些系统中量子混乱的存在至关重要。我们报告了由单层石墨烯(MLG)和双层石墨烯(BLG)组成的异质结构设备中静电定义的体育场形状QD的制造和表征。要实现体育场形状的QD,我们利用扫描隧道显微镜的尖端在支撑六角硼氮化硼中充电。体育场的可视化状态与基于紧密结合的模拟一致,但缺乏清晰的量子混乱特征。基于MLG的体育场QD中缺乏量子混乱特征归因于由于克莱因隧穿而引起的配置潜力的泄漏性质。相反,对于基于BLG的体育场QD(具有更强的配置)的量子混乱是由平滑的配置电势所阻止的,从而降低了状态之间的干扰和混合。关键字:量子点,单层石墨烯,双层石墨烯,量子混乱,STM
缩写/首字母缩写:DR - 糖尿病性视网膜病,QALY - 质量调整后的生活年,ICER - 渐进的成本效益比率,ADA - 美国糖尿病协会,AAO - 美国AAO - 美国眼科学会,TRI - TRI - TRI - TRI - AI-AI-IDIMATIC,AI - AI人工智能,POMD POMDP POMDP-POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDP POMDPP edema, NIN-DR - Non-intervention-needed DR, IN-DR – Intervention-needed DR, PT – Post- treatment, BL – Blindness, DE – Death, NPDR – Non-proliferative DR, PDR – Proliferative DR, WW – Wait and watch, CS – Clinical screening, WTP – Willingness to pay, HHS – Harris Health System, EMR – Electronic medical record, IRB – Institutional review董事会,n - 数字。
摘要:在过去的十年中,在不同的科学和工程领域中使用石墨烯的速率仅增加,并且没有表现出饱和的迹象。同时,最常见的高质量石墨烯的来源是通过化学蒸气沉积(CVD)在铜箔上的生长,随后的湿传输步骤,由于铜箔的依从性带来了环境问题和技术挑战。为了克服这些问题,已经使用了沉积在硅晶片上的薄铜纤维,但是石墨烯生长所需的高温可能会导致铜纤维的侵蚀,并在获得均匀的生长方面遇到挑战。在这项工作中,我们探索蓝宝石作为石墨烯直接生长的底物,而无需在常规金属CVD温度下任何金属催化剂。首先,我们发现在生长之前退火是提高可以直接在此类底物上生长的石墨烯质量的关键步骤。在退火蓝宝石上生长的石墨烯是均匀的双层,并且在文献中发现了一些最低的拉曼D/G比。此外,已经进行了干燥转移实验,该实验提供了直接衡量蓝宝石/石墨烯界面上相互作用范围的粘附能,强度和相互作用范围。石墨烯对蓝宝石的粘附能低于铜在铜上生长的石墨烯的粘附能,但是石墨烯 - 蓝宝石相互作用的强度更高。使用拉曼,SEM和AFM以及断裂力学概念评估了几厘米尺度转移的质量。关键字:石墨烯的生长,干燥转移,蓝宝石,粘附强度,粘附能基于对这项工作中合成石墨烯的电气特性的评估,这项工作对几种潜在的电子应用有影响。
是通过BM活检和血清学/尿液标记物(例如浆细胞浸润率(PCIR),无血清光链(SFLC)比率,血清/尿液/尿液和细胞遗传学状态的Proprotein(M蛋白)(M蛋白)来完成的。4-6然而,这些生物标志物检查遭受了不可避免的赤字,例如侵入性,痛苦和昂贵。是Durie和Salmon在1975年首次引入的,对骨骼的常规射线照相调查应用于阶段的MM骨病。7然而,由于检测溶裂性病变的灵敏度低并且无法评估治疗反应,因此要求使用更多实用的技术。随着成像技术的开发,例如单谐波计算机断层扫描(MECT),磁共振成像(MRI)和氟脱氧葡萄糖正电子发射 - 发射 - 发射 - pET(FDG PET/CT),BM浸润的直接评估已成为可能。8 mect是广泛可用和经济高效的,因此通常首先通过全身扫描评估MM患者。9,测试的主要局限性是检测轴向骨骼中非延展BM浸润的较低现象性,这对于MM患者而言更为常见。MRI被确认为BM浸润的“成像黄金标准”,事实证明,检测MM病变的敏感性更高。10,而对于可能导致难以忍受的疼痛和幽闭恐惧症的患者进行检查需要很长时间。最近建议使用11,12 FDG PET/CT来评估治疗量的反应和残留活性,因为它可以迅速响应BM的变化。13但是,应考虑相关的辐射和经济成本。双层光谱CT(DLCT)是一种新型的CT技术,具有两个不同的检测器层,可吸收聚染色的X射线光谱的不同部分。它可以根据研究的目的构建各种参数图像,例如尿酸,碘或钙。最近的研究表明,DLCT,尤其是虚拟非钙(VNCA)图像,与MECT相比,在评估MM时显示出显着改善,与FDG PET/CT和MRI相当。14-16因此,我们的研究有两个目标:首先,探讨VNCA图像在估计MMM患者中用MRI作为参考标准的BM浸润中的潜力。其次,要确定VNCA图像是否可以通过与已建立的生物标志物(PCIR,SFLC比和细胞遗传学StaTus)相关的肿瘤负担来表征肿瘤负担。
使用替代机制来耗散或散射,双态结构和机械超材料已经显示出有望通过将能量锁定到紧张的材料中来减轻影响的有害影响。在本文中,我们扩展了通过双层超材料吸收吸收的先前工作,以探索动能传递对撞击器速度和质量的依赖性,而应变速率超过10 2 s -1。我们观察到对两个影响器参数的依赖性很大,范围从比比较线性材料的显着性能到更差的性能。然后,我们将性能的可变性与系统中的孤立波的形成相关联,并在动态载荷下对理想化的能量吸收能力进行分析估计。此外,我们发现对阻尼的依赖性显着,并在系统内部的单个波传播中存在定性差异。这项研究中揭示的复杂动力学是为将双材料超材料应用于包括人类和工程系统冲击和影响保护设备在内的应用的潜在未来指南。
偏见的双层石墨烯(BBG)是基于石墨烯 - 基于石墨烯的系统中兴奋性效应的重要系统,其易于调谐带隙。此带隙受外部门电压的控制,使一个人可以调整系统的光学响应。在本文中,我们研究了Bernal堆叠的BBG的激子线性和非线性光学响应,这是栅极电压的函数,包括平面(IP)和平面(OOP)方向。基于BBG电子结构的半分析模型,描述了栅极电压对激子结合能的影响,我们将讨论重点放在IP和OOP示例性响应上。线性和第二个谐波产生(SHG)非线性响应都对栅极电压非常敏感,因为带相互动量矩阵元素和系统的带隙都会随偏置潜力而变化。
可再生能源 (RES) 的大规模接入和负荷的快速发展导致城市电网 (UPG) 频繁出现输电拥塞。输电系统运营商通常执行高压配电网 (HVDN) 重构以缓解输电拥塞。然而,由于负荷和可再生能源变化很快,HVDN 重构可能会频繁进行。这可能会造成严重的安全问题。储能系统 (ESS) 为缓解输电拥塞提供了一种有效的方法。如果储能系统安装和操作得当,只需进行少量的 HVDN 重构即可缓解 UPG 的输电拥塞。因此,本研究提出了一个用于储能系统优化配置的多阶段双层规划模型。上层模型旨在最大化 HVDN 的年综合收益,下层模型则侧重于最小化运营成本。在实际测试系统上进行的仿真结果验证了所提出的方法在缓解传输拥塞的同时具有降低投资和运营成本的巨大潜力。
摘要:研制了一种基于硅芯片的双层三维螺线管电磁动能收集器,可高效将低频(<100 Hz)振动能转化为电能。利用晶圆级微机电系统 (MEMS) 制造形成金属铸造模具,然后采用随后的铸造技术将熔融的 ZnAl 合金快速(几分钟内)填充到预先微加工的硅模中,在硅片中制作 300 匝螺线管线圈(内螺线管或外螺线管均为 150 匝),以便锯切成芯片。将圆柱形永磁体插入预蚀刻的通道中,以便在外部振动时滑动,该通道被螺线管包围。收集器芯片的尺寸小至 10.58 mm × 2.06 mm × 2.55 mm。螺线管的内阻约为 17.9 Ω。测得的最大峰峰值电压和平均功率输出分别为 120.4 mV 和 43.7 µ W 。电磁能量收集器的功率密度有很大的提高,为 786 µ W/cm 3 ,归一化功率密度为 98.3 µ W/cm 3 /g 。实验验证了电磁能量收集器能够通过步行、跑步和跳跃等各种人体运动来发电。晶圆级制造的芯片式螺线管电磁收集器在性能均匀、尺寸小和体积大的应用方面具有优势。
摘要 模拟突触功能(例如增强和抑制)对于开发人工神经形态结构具有战略意义。通过在去除开关信号后利用电阻水平的逐渐放松,忆阻器可以定性地再现生物突触的短期可塑性行为。为此,已经提出了各种基于纳米制造的金属氧化物半导体堆栈的忆阻器。在这里,我们介绍了一种不同的制造方法,该方法基于以双层平面配置沉积的簇组装纳米结构氧化锆和金薄膜(ns-Au / ZrO x)。该装置表现出具有短期记忆和增强/抑制的忆阻行为。观察到的松弛可以用拉伸指数函数来描述。此外,在重复脉冲应用下,短期现象的特征时间会动态变化。我们的纳米结构装置的特点是与其他纳米级忆阻装置相比,导电路径长度明显更长;氧化锆纳米结构薄膜的使用使得该装置与神经元细胞培养兼容。
近年来,大语言模型(LLM)的整合彻底改变了机器人技术领域,使机器人能够以人类的熟练程度进行交流,理解和理性。本文探讨了LLMS对机器人技术的多方面影响,以应对在各个领域中利用这些模型的关键挑战和机会。通过对核心机器人技术元素(通信,感知,计划和控制)中的LLM应用进行分类和分析,我们旨在为寻求将LLMS集成到其机器人系统中的研究人员提供可行的见解。我们的调查重点是开发了GPT-3.5后的LLM,主要是基于文本的模式,同时还考虑了多模式的感知和控制方法。我们提供了迅速工程的全面指南和示例,从而促进初学者对基于LLM的机器人解决方案的访问。通过教程级别的示例和结构化的及时构建,我们说明了如何将LLM引导的增强无缝集成到机器人技术应用中。这项调查是研究人员在LLM驱动机器人技术的不断发展的景观方面的路线图,为利用语言模型在Robotics开发中的力量提供了全面的概述和实用指南。